大数据开发并非难学，这是一个与大数据分析并行的职业发展方向。虽然学习路径各有不同，但总体而言，掌握相关技术并不复杂。大数据开发的核心工作包括大数据挖掘、数据清洗处理和数据建模等，这些工作主要涉及大规模数据的处理和应用。具体来说，大数据开发人员需要编写高效的程序，处理海量数据，确保数据的准确性和一致性。
首先一点是，学习大数据开发技术没有性别之分，每一行业都会很累，计算机方面的知识是大家公认的难学，里面的东西都是比较抽象的概念性的东西，这方面女生都是比较欠缺的。大数据是一个比较典型的交叉学科，涉及到的知识量比较大，也有一定的学习难度；在学习和就业过程中会有些吃力。
通常认为，大数据开发确实存在一定的难度。为了掌握这一领域，学习者需要掌握Java、Linux、数据库、Hadoop、Spark、Storm、Python、ElasticSearch、Docker等技术。你可以通过B站上的尚硅谷视频来学习，这些资源是免费的。你可以先评估一下自己的吸收能力，看看是否适合学习大数据。大数据开发的职业路径也非常广泛。
1、岗位。就业领域广泛：大数据分析师几乎覆盖了所有的行业，包括数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等。在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，大数据分析师的需求尤为旺盛。职业发展潜力巨大：随着大数据技术的发展，大数据分析师需要不断学习新的技术和方法，提高自己的数据分析能力。
2、无论是互联网和IT行业，还是银行、零售、医药、制造业以及交通传输等领域，都需要数据分析师的专业技能。 数据分析职业寿命长久。掌握数据分析技能，可以在职业生涯中获得长期收益。这项新兴技术在各个行业都有广泛应用，因此数据分析师的职位相对稳定，受外部业务影响较小。
3、数据分析的就业前景还是很好的，就业市场比较广阔。在大数据领域，国内发展的比较晚，从2016年开始，仅有200多所大学开设大数据相关的专业，也就是2020年一批毕业生才刚刚步入社会，而且目前的能力还达不到企业的要求。所以我国大数据领域的市场环境处于急需人才但人才不足的阶段。
4、数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。
5、熟悉Java编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。了解Drill、Impala、Spark、Samza等计算框架，熟悉Pig、Hive等工具的使用；精通Strom计算框架，能进行计算拓扑的开发和性能的优化等等。3：大数据分析师需要掌握的技能还是比较多的，学好这门技术最快的办法，就是参加专业的大数据分析培训。
6、数据分析师就业前景 数据分析师行业前景乐观，高薪职位，适应性强，几乎各行各业都需应用数据。职业发展可往业务或技术方向，成为资深专家、总经理或CEO，或数据科学家、研究院负责人等。数据分析师的职业选择多样，涵盖数据产品经理、数据运营、数据开发工程师等岗位。
无基础自学大数据确实有一定的难度，但并非不可能。认知难度：刚开始接触大数据时，可能会觉得它很抽象、很难理解。毕竟，大数据不仅仅是一堆数据那么简单，它涉及到数据的收集、存储、处理和分析等多个环节。不过，只要你愿意花时间去了解，逐渐就能掌握它的基本概念和原理。
首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。此外，大数据技术还需要掌握计算机科学的基础知识，包括计算机编程语言、数据库技术、操作系统等，这也需要一定的学习成本。
大数据专业属于计算机相关专业，还需要进行计算机编程语言的学习，大数据学习的内容相当的复杂，学习难度也非常高。